블록체인 보안과 AI의 만남: OpenLedger, AI 개발을 위한 60억 달러 인프라 계약 확보

AI 개발에 중점을 둔 블록체인 플랫폼인 OpenLedger는 60억 달러 규모의 인프라 계약을 통해 네트워크 보안을 강화하기 위해 Ether.fi 와 협력했습니다. 이 파트너십은 OpenLedger의 AI 개발 플랫폼을 Ether.fi 의 리스테이킹 시스템과 연결하여 분산형 AI 개발에 엔터프라이즈 수준의 보안을 제공합니다.

이 협업은 OpenLedger의 성장에서 중요한 순간에 이루어졌으며, 회사가 AI 모델 개발을 위한 테스트넷을 출시할 준비를 하고 있기 때문입니다. 이 타이밍은 OpenLedger의 최근 800만 달러 펀딩 라운드에 이어 특히 중요하며, Polychain Capital과 Borderless가 참여했습니다.

이 파트너십은 AI 개발의 근본적인 과제, 즉 분산 네트워크에서 대량의 데이터를 처리하는 동안 보안을 유지하는 방법을 다룹니다. Ether.fi 의 재스테이킹 인프라는 스테이킹된 ETH를 보안 담보로 재사용하여 추가 자본 투자 없이도 AI 모델 개발을 위한 견고한 기반을 구축함으로써 솔루션을 제공합니다.

기술적 구현은 AI 교육 및 개발을 위한 안전한 환경을 만드는 데 중점을 둡니다. 개발자가 OpenLedger의 플랫폼을 사용하여 AI 모델을 만들고 교육할 때, 그들의 작업은 Ether.fi 의 보안 인프라로 보호됩니다. 즉, 민감한 데이터와 AI 모델은 개발 프로세스 동안 안전하게 유지되며, 이는 엔터프라이즈 수준의 AI 개발에 필수적인 요구 사항입니다.

Ether.fi 의 CEO인 Mike Silagadze는 이 인프라가 AI 훈련을 위한 특수 모델과 안전한 환경이 필요한 개발자를 특별히 지원할 것이라고 설명합니다. 이 실용적인 접근 방식은 블록체인 기술이 특히 데이터 보안이 중요한 분야에서 AI 개발의 실제 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 보여줍니다.

이 파트너십은 또한 블록체인 프로젝트가 보안에 접근하는 방식의 변화를 보여줍니다. OpenLedger는 확장 후 보안 조치를 추가하는 대신 운영을 확장하기 전에 강력한 보안 인프라를 구축하기로 했습니다. 이 접근 방식은 미래의 블록체인-AI 프로젝트가 플랫폼을 개발하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다.

Ether.fi 의 리스테이킹 시스템과 OpenLedger의 플랫폼의 통합은 블록체인 기술이 어떻게 실용적인 방식으로 AI 개발을 지원할 수 있는지 보여줍니다. 이제 개발자는 개발 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지하면서 AI 모델을 훈련하기 위한 안전한 환경에 액세스할 수 있습니다.

더 광범위한 의미를 살펴보면, 이 파트너십은 블록체인-AI 통합에 대한 성숙한 접근 방식을 시사합니다. 보안과 실질적 유용성에 초점을 맞춘 것은 이 분야가 이론적 응용 프로그램을 넘어 실제 솔루션으로 이동하고 있음을 나타냅니다. AI 모델 개발을 위한 검증 가능한 환경에 대한 강조는 업계에서 표준 관행이 될 수 있습니다.

이 향상된 보안 인프라를 갖춘 OpenLedger의 테스트넷 출시는 개발자에게 분산형 AI 개발을 실험할 수 있는 실용적인 환경을 제공합니다. 이 테스트 장은 높은 보안 표준을 유지하면서도 특수 AI 모델의 개발을 가속화할 수 있습니다.

기술적 관점에서 통합을 통해 개발자는 안전하고 분산된 환경에서 AI 모델과 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 AI 개발에서 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려가 커지고 있는 데, 특히 AI 모델이 더욱 정교해지고 더 많은 양의 교육 데이터가 필요함에 따라 이러한 우려를 해소합니다.

OpenLedger와 Ether.fi 의 협업은 AI 개발을 위한 안전한 인프라를 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 더 많은 조직이 특수 AI 모델을 개발하려고 함에 따라 안전하고 분산된 개발 환경에 대한 필요성이 증가할 가능성이 큽니다. 이 파트너십은 이러한 환경을 만들고 유지하는 방법에 대한 청사진을 제공합니다.

이러한 발전은 향후 프로젝트가 블록체인 기술을 인공지능 애플리케이션과 통합하는 방식, 특히 보안 인프라 및 개발 환경 측면에서 어떤 접근 방식에 영향을 미칠 수 있습니다.

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